排序方式: 共有68条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
多视角数据正在越来越多地应用于各种建模任务,但当前的多视角模糊系统建模方法,主要集中于实现各个显性视角的合作,还未能充分探讨和利用各视角间共享的隐信息。针对此,对如何引入各个显性视角共享的隐空间信息来实现显隐视角协同的模糊系统建模进行了研究。具体地,基于岭回归极限学习模糊系统(ridge regression extreme learning fuzzy system,RR-EL-FS)模型,引入隐空间信息实现显隐视角协同学习来对RR-EL-FS进行学习,最终开发出具有显隐视角协同功能的岭回归极限学习模糊系统预测模型(ridgeregression extreme learning fuzzy system with cooperation between visible and hidden views,RR-EL-FS-CVH)。该方法较之以往相关的多视角建模方法能更好地利用隐空间的有效信息,从而能够进一步提高受训模型的泛化性能。大量的实验结果亦验证了所提方法的有效性。 相似文献
2.
当前最流行的图像特征学习方法是深度神经网络,该类方法无需人工参与即可自动地通过特征学习提取高效的特征,用于分类识别等任务。然而,深度神经网络图像特征抽取方法目前也面临着诸多挑战,其有效性严重依赖大规模的数据,且通常被视为黑盒模型,解释性较差。针对上述挑战,以基于模糊规则推理的TSK模糊系统(TSK-FS)为基础,提出了一种适用于不同规模数据集且易于理解的特征学习方法——多粒度融合的模糊规则系统图像特征学习算法。该方法通过基于规则的TSK-FS抽取图像特征,因而特征学习过程是可以利用规则进行解释的。其次,多粒度扫描也使得其特征学习能力进一步提升。在不同规模的图像数据集上进行了充分的实验,实验结果表明该方法在图像数据集上具有较好的有效性。 相似文献
3.
数据流挖掘应用对时间、空间有着较高的要求,因而传统的密度估计方法,如核密度估计法、压缩集密度估计法等并不适用于数据流密度估计.提出一种新颖的面向在线数据流的m-混合聚类核密度估计(m-mixed clustering kernel density estimation,MMCKDE)方法,该方法通过创建MMCKDE节点,用固定个数的混合聚类核获得聚类信息,以代替其他密度估计方法中的所有核.针对数据量不断增加的情况,通过计算Kullback Leibler(KL)距离进行核合并,可进一步以更紧凑的形式表示概率密度估计信息.较之于其他一些方法只能估计整段数据流的密度,MMCKDE方法最终获得的模型不仅适用于整段数据流,还适用于任意时间段上的密度估计.MMCKDE算法同SOMKE算法在不同基准数据集及真实数据集上进行密度估计精度和运行时间的比较.实验结果表明,MMCKDE算法具有更好的性能. 相似文献
4.
融合异构特征的子空间迁移学习算法 总被引:2,自引:0,他引:2
特征迁移重在领域共有特征间学习,然而其忽略领域特有特征的判别信息,使算法的适应性受到一定的局限. 针对此问题,提出了一种融合异构特征的子空间迁移学习(The subspace transfer learning algorithm integrating with heterogeneous features,STL-IHF)算法.该算法将数据的特征空间看成共享和特有两个特征子空间的组合,同时基于经验风险最 小框架将共享特征和特有特征共同嵌入到支持向量机(Support vector machine,SVM)的训练过程中.其在共享特征子空间上实现知识迁移的 同时兼顾了领域特有的异构信息,增强了算法的适应性.模拟和真实数据集上的实验结果表明了所提方法的有效性. 相似文献
5.
6.
7.
GRC (Graph-based Relaxed Clustering)是一种具有便捷性和自适应性的谱聚类算法,但对于大数据集,繁重的时间开销限制了其实用性.针对此不足,该文通过对GRC聚类指示向量进行约束并融合中心约束型最小包含球(Center-Constrained Minimal Enclosing Ball,CCMEB)理论提出了大数据集快速谱聚类算法CCMEB-CGRC.该算法继承GRC的便捷性和自适应性的同时又具有渐近线性时间复杂度的优点,从而较好地解决了大数据集快速有效谱聚类的问题.仿真实验的结果验证了该算法的有效性和快速性. 相似文献
8.
9.
为了克服模糊C-均值(FCM)聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于改进量子蚁群的模糊聚类算法。将量子计算原理和蚁群算法相结合来改进FCM算法。初期采用量子遗传算法生成信息素分布,后期利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免聚类陷入局部最优解。实验证明该算法保证了种群的多样性,有较好的全局收敛性,克服了模糊C-均值聚类算法的不足,能有效解决未成熟收敛的问题,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。 相似文献
10.
鲁棒性的模糊聚类神经网络 总被引:11,自引:0,他引:11
针对模糊聚类神经网络FCNN(fuzzy clustering neural network)对例外点(outliers)敏感的缺陷,通过引入Vapnik's ε-不敏感损失函数,重新构造网络的目标函数,并根据拉格朗日优化理论推导出新的鲁棒模糊聚类神经网络及其算法(robust fuzzy clustering neural networks,简称RFCNN).RFCNN有效地克服了FCNN对例外点敏感之缺点并且能得到合理的聚类中心.仿真实验结果表明,RFCNN较之于FCNN有更好的鲁棒性. 相似文献